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ACL揭示大型语言模型在从表格中获取信息方面的局限性
本文介绍了一种可靠的用于表格信息检索（TabIS）的基准评估方式，揭示了大型语言模型（LLMs）在从表格中获取信息方面存在的限制和潜在挑战。
PDFa month ago
通过条件问答生成表格的 gTBLS
通过生成表格的两个阶段方法（Generative Tables，gTBLS），从结构化文本中提取表格结构和表格内容，并利用预训练大型语言模型的零样本配置，改进先前方法并在多个数据集上提高 BERTScore 达 10% 至 20%。
PDF3 months ago
ProTrix：在句子上下文中构建规划和推理表格模型
我们提出了一个计划然后推理的框架，用来回答带有句子上下文的不同类型的用户查询，首先计划上下文中的推理路径，然后将每个步骤分配给基于程序或文本的推理，以得出最终答案。我们构建了一个遵循该框架的指令调整集 TrixiInstruct，我们的数据
PDF4 months ago
用于快速文本理解的结构化摘要生成
使用大型语言模型（LLMs）生成文本的结构化表示，通过提出有效的提示策略来解决当前模型在生成结构化输出方面的困难，并且通过使用表格和思维导图作为代表模态进行实证评估，结果表明与纯文本相比，使用表格和思维导图可以显著减少阅读理解时间而不会导致
PDF6 months ago
FormaT5：条件表格式化的禁止和示例与自然语言
FormaT5 是一种基于 Transformer 的模型，能够根据目标表格和自然语言描述生成数据相关的条件格式规则。通过预测占位符并进行填充，FormaT5 在优化条件格式规则的指导下，在各种真实场景中优于其他 8 种神经方法。
PDF8 months ago
TabLib: 一个包含上下文的 6.27 亿个表格数据集
TabLib 是一个包含着 6.27 亿个表格和 86.7 亿个上下文 token 的庞大数据集，从各种格式的文件中提取而来，为表格模态提供了巨大的潜力。
PDF9 months ago
MMGridFormer：通过格网预测实现准确的表结构识别
基于表格可以表示为网格的观察，我们提出了 GridFormer，一种通过预测网格的顶点和边来解释不受约束的表格结构的新方法。我们引入了一种 DETR 风格的表格结构识别器，通过一次预测获得网格的多目标信息。对包括有线、无线、多合并单元、定向
PDF9 months ago
TabADM：无监督表格异常检测与扩散模型
通过利用扩散算法的概率模型来进行无监督异常检测，该方法能够有效地学习正常样本的密度，并且在实际数据中展示了优越的检测能力。
PDFa year ago
TableGPT：将表格、自然语言和指令统一为一体的 GPT 模型
TableGPT 是一个统一的 fine-tuned 框架，它使用外部功能命令使大型语言模型能够理解和操作表格，具有与表格无缝交互的能力，使数据操作、可视化和报告生成更加简便、易用、高效，其核心概念是全局表格表示，同时支持数据流程、查询拒绝
PDFa year ago
ACLOpen-WikiTable: 一个用于开放域复杂推理表格问答的数据集
本研究释出了 Open-WikiTable 数据集，开创了第一个需要对表格进行复杂推理的开放域问题回答（ODQA）数据集，旨在通过对 WikiSQL 和 WikiTableQuestions 的集成，更好地利用表格的结构性质。
PDFa year ago
ACL-Fig: 用于科学图像分类的数据集
该研究提出了利用深度学习框架分类科学图表的流程，通过构建一个包含注释的大规模科学图表库，开创了科学图表自动注释的先河。
PDFa year ago
EMNLP通过反事实样本研究从逻辑形式生成自然语言的鲁棒性
Logic2Text 是为生成受表格和逻辑形式控制的、忠实的文本而设计的，要求进行深入的表格和逻辑形式理解，并对表格进行符号推理。该研究提出使用因果视角分析偏差，并提出一种使用逻辑形式的分层结构和对抗数据进行训练的方法以减轻该偏差的影响，从
PDF2 years ago
EMNLP使用三元编码模型的多模态表格和文本检索
本文提出了一种处理同时在文本和表格中找到答案的问答模型，使用多模态数据集及向量嵌入模型进一步提高检索性能，其中 tri-encoders 模型的检索性能较 bi-encoders 模型更佳。
PDF3 years ago
ACL利用 TAPAS 和迁移学习进行带表格语句验证和证据发现的 SemEval-2021 第 9 任务 Volta
本文基于 TAPAS 模型扩展 BERT 框架以理解表格语义结构，在 SemEval-2021 任务 9 中解决表格事实的声明验证和证据查找问题，并通过在表头行上进行规范化来优化 TAPAS 在子任务 A 中的表现，在子任务 B 中引入不同
PDF3 years ago
SemEval-2021 任务 9：科学文档中表格数据的事实验证和证据搜索（SEM-TAB-FACTS）
本研究旨在解决在科技论文中理解表格结构与表格内容，主要通过提供一个包含这些信息的数据集和 SemEval 任务挑战赛中两个子任务的方式来实现，共有 69 个团队参与，19 个成功提交了子任务 A 的结果，12 个成功提交了子任务 B 的结果
PDF3 years ago
ACL利用表格和文本进行问答的表征
本研究旨在通过利用文本周围信息来改进表格表示，从而提高全文问答效果，并在 Natural Questions 数据集上取得显著的改进。
PDF3 years ago
ACL通过预训练实现弱监督的表格解析
TAPAS 是一种用于表格上回答自然语言问题的模型，它使用弱监督训练，不需要生成逻辑式，而是通过对表格中的单元格进行选择并可选择性地应用相应的聚合算子来预测表格的结果，并在三个语义分析数据集上取得了优异成绩。
PDF4 years ago
ACL一种基于混合分层注意力的编码器 - 解码器方法用于标准表格摘要
深度学习模型可使用 Hierarchical Attention 的编码 - 解码方法来提高结构化表格的自然语言 summarization，并在 WEATHERGOV 数据集中实验，得到了～30% 的提升。
PDF6 years ago
TabVec：用于 Web 表格分类的表格向量
TabVec 是一种无监督的方法，将表格嵌入向量空间以实现对表格的分类，并在没有领域注释的情况下显著提高准确性。
PDF6 years ago
SIGIREntiTables：面向实体的表格的智能辅助
该研究为电子表格程序配备了智能辅助功能，并聚焦于实体焦点表，介绍了填充行和填充列的两种特定任务，并开发了生成概率模型。经过实验评估，结果表明，该方法胜过文献中的现有方法。
PDF7 years ago